REA는 소프트웨어를 어떻게 분석할까
REA의 작동 방식과 공식 분석 사례를 살펴보고 GTA 재구현 주장을 확인합니다. 로컬 실행의 한계, 저작권 쟁점과 기업 대응을 통해 개발자가 확인할 기준을 정리합니다.
Topic
AI Dev
AI 코딩 도구와 에이전트, RAG 구축부터 코드 검수까지 개발 과정의 방법과 시행착오를 다룹니다.
turbopuffer는 왜 벡터 DB 구조를 바꿀까
촤컬릿의 부분 환불 사례로 RAG 검색에 필요한 의미·필터·계산을 구분합니다. turbopuffer가 ANN 중심 저장 구조를 바꾸는 이유와 v3 벤치마크의 해석 기준을 살펴봅니다.
Git 3.0 SHA-256 전환, 기존 저장소에도 영향이 있을까
Git 3.0의 SHA-256 기본값 변경 계획이 새 저장소와 기존 이력에 미치는 영향을 구분하고, CI·호스팅·도구 호환성을 점검할 순서를 정리합니다.
랭체인·랭그래프·랭스미스 차이와 선택 기준
모델이 좋아진 지금도 LangChain·LangGraph·LangSmith가 필요할까요? 영화 비유로 역할을 구분하고, SDK로 충분한 앱과 승인·복구·평가가 필요한 프로젝트의 도입 기준을 비교합니다.
루프 엔지니어링과 그래프 엔지니어링, 언제 쓸까
모델이 스스로 수정·테스트하는데 별도의 루프와 그래프도 필요할까요? 기존 SDLC와의 차이, 도입이 과한 경우, 오류 조사·다중 저장소 작업의 적용 기준과 전체 비용을 살펴봅니다.
하네스 엔지니어링, AI 코딩에 기준 세우기
하네스 엔지니어링의 뜻과 프롬프트·컨텍스트 설계의 차이를 설명합니다. 문의 폼의 중복 접수·저장 실패 사례로 작업 범위, 테스트·CI, AI 코드 리뷰와 실패 후 재시작을 연결하는 방법입니다.
AI PR 작성법, 작게 나누고 제대로 리뷰하기
AI가 만든 코드의 PR 작성법과 리뷰 순서를 할 일 앱 예시로 설명합니다. 제목·설명·검증 기록을 쓰고, 기능별로 변경을 나누며, 동시에 진행할 PR 수와 CI·AI 리뷰 자동화 범위를 정하는 기준입니다.
JEV란? LLM을 모든 판단에 써야 할까
JEV와 LLM의 차이부터 Choice·Score·Noul, Playground와 TypeSafe API 사용법을 설명합니다. 고객 문의 분류 예시로 코드·의사결정 모델·LLM의 역할을 나누고 한국어 정확도와 비용을 확인하는 기준을 짚습니다.
Claude Code 컨텍스트 관리, 토큰을 아끼는 세션 전략
Claude Code에서 긴 작업을 이어갈 때 컨텍스트와 토큰 사용을 관리하는 방법입니다. 결제 이벤트 예시로 작업 단위, compact·clear 선택, 상태 메모와 탐색 범위, CLAUDE.md·서브에이전트의 역할을 설명합니다.
Git worktree 사용법, Husky로 병렬 코딩 충돌 줄이기
Git worktree로 AI 코딩 작업 폴더를 나누고 Husky로 담당 범위 밖 커밋을 막는 방법입니다. 환경 분리와 CI·통합 검사, 결과 병합과 작업 폴더 정리까지 두 작업 예시로 설명합니다.
Herdr 사용법, 여러 AI 코딩 작업을 한눈에
Herdr 설치 후 여러 AI 코딩 에이전트의 작업을 나누고 회수하는 사용법입니다. 실제 pane 구성과 상태값, 오케스트레이터의 확인 순서, 리뷰·테스트로 결과를 검증하는 운영 기준을 설명합니다.
Codex Astra·GPT-5.6 비교: 성능·비용과 모델 선택법
GPT-6 Astra와 GPT-5.6 Sol·Terra·Luna의 공식 가격과 공개 성능을 비교하고, 반복 업무·일상 고난도 업무·실패 비용이 큰 업무에 맞는 선택 기준을 정리합니다.
RAG란? 검색 증강 생성의 원리와 구축 순서
RAG가 외부 문서를 찾아 LLM 답변의 근거로 쓰는 원리를 사내 규정 질문으로 설명합니다. 문서 분할·검색·생성·권한·평가의 구축 순서와 근거를 잘못 찾거나 자료가 없을 때의 실패를 짚습니다.
AI 에이전트 Skill이란? SKILL.md 작성법
AI 에이전트 Skill의 뜻과 SKILL.md 작성법을 설명합니다. HTML 결과물 예시로 지침·스크립트·참고 자료를 묶고, 같은 작업을 반복할 때 검증할 기준과 설치 전 권한 확인법을 정리합니다.
AGENTS.md·CLAUDE.md 작성법, AI 코딩 규칙 남기기
AGENTS.md와 CLAUDE.md에 프로젝트 맥락·수정 범위·검사 명령을 적는 방법입니다. 파일별 적용 범위와 규칙 충돌, 넣지 말아야 할 정보, 테스트·CI로 확인할 완료 조건을 예시로 설명합니다.
AI 코드 리뷰 체크리스트, 배포 전에 확인할 것
AI가 만든 코드를 배포하기 전 살펴볼 리뷰 체크리스트입니다. 하나의 가상 변경에서 diff, 정상·실패 테스트, 서버 권한과 비밀값, 의존성, 되돌림 절차를 실제 검토 순서로 연결합니다.
Codex·Claude Code·Grok 비교, 어떤 도구를 쓸까
Codex·Claude Code·Grok의 작업 방식과 비용 구조를 비교합니다. Cursor에서 Grok을 사용하는 경로, 포함 사용량과 추가 결제, 파일·터미널·검수 방식에 맞춰 코딩 도구를 고르는 기준을 정리합니다.
AI 코딩 도구 비용, 구독료와 검수 시간까지
AI 코딩 비용을 구독·API·실행 환경의 실제 결제액과 사람의 작업·재시도·검수 시간으로 나눠 계산합니다. 가상 청구 예시로 성공한 작업 한 건의 비용을 구하고, 다음 달 비교에 필요한 기록을 정리합니다.
무료 AI 코딩 설정, OpenCode·NVIDIA·Claude Code 연결
OpenCode에 NVIDIA를 직접 연결하거나 FCC로 Claude Code를 연결하는 설정 방법입니다. Windows·macOS·Linux 설치 명령, Free Endpoint 모델과 local NIM의 차이, 계정별 무료 조건·권한 확인을 정리합니다.